앱 카탈로그

우분투 앱 카탈로그

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검색 결과 80

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카테고리 11

검색과 분류

AI·머신러닝 분류를 중심으로 결과를 보고 있습니다.

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전체 개발도구 102 오피스·생산성 101 사운드·영상 102 그래픽·디자인 102 시스템·유틸 101 보안·백업 101 인터넷·커뮤니티 99 AI 사이트 217 웹연동 458 AI·머신러닝 80 교육·학습 100

전체 80 로컬 챗·비서 9 모델 실행·서빙 33 이미지·생성 9 음성·OCR 7 학습·개발 13 에이전트·자동화 9

총 80개 결과 페이지 4 / 4

전체 제공 방식 표시 중

앱 AI·머신러닝 모델 실행·서빙 Python 외부링크

vLLM

고성능 LLM 서빙과 배치 추론을 우분투 서버에서 빠르게 시작할 수 있는 런타임

평가 없음

버전 AI 도구 최신 공개판

설치 방식 Python 서비스형

제공 공식 배포처

다운로드 18

python3 -m pip install vllm

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앱 AI·머신러닝 이미지·생성 Docker 외부링크

StableSwarmUI

여러 이미지 생성 백엔드를 묶어 운영하기 좋은 멀티 유저형 생성 UI

평가 없음

버전 AI 도구 최신 공개판

설치 방식 Docker 배포형

제공 공식 배포처

다운로드 18

git clone https://github.com/Stability-AI/StableSwarmUI && cd StableSwarmUI && docker compose up -d

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앱 AI·머신러닝 모델 실행·서빙 Python 외부링크

LoRAX

LoRAX는 로컬 모델 실행과 API 서빙, 추론 성능 점검에 잘 맞는 우분투용 AI 런타임입니다.

평가 없음

버전 AI 도구 최신 공개판

설치 방식 Python 서비스형

제공 공식 배포처

다운로드 17

git clone https://github.com/predibase/lorax && cd lorax

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앱 AI·머신러닝 모델 실행·서빙 Python 외부링크

Petals

Petals는 로컬 모델 실행과 API 서빙, 추론 성능 점검에 잘 맞는 우분투용 AI 런타임입니다.

평가 없음

버전 AI 도구 최신 공개판

설치 방식 Python 서비스형

제공 공식 배포처

다운로드 17

git clone https://github.com/bigscience-workshop/petals && cd petals

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앱 AI·머신러닝 모델 실행·서빙 Python 외부링크

Taskyon

Taskyon는 로컬 모델 실행과 API 서빙, 추론 성능 점검에 잘 맞는 우분투용 AI 런타임입니다.

평가 없음

버전 AI 도구 최신 공개판

설치 방식 Python 서비스형

제공 공식 배포처

다운로드 17

git clone https://github.com/Xyntopia/taskyon && cd taskyon

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앱 AI·머신러닝 모델 실행·서빙 Python 외부링크

Text-Generation-Inference

Text-Generation-Inference는 로컬 모델 실행과 API 서빙, 추론 성능 점검에 잘 맞는 우분투용 AI 런타임입니다.

평가 없음

버전 AI 도구 최신 공개판

설치 방식 Python 서비스형

제공 공식 배포처

다운로드 17

git clone https://github.com/huggingface/text-generation-inference && cd text-generation-inference

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앱 AI·머신러닝 모델 실행·서빙 Python 외부링크

SGLang

고속 추론과 에이전트형 워크플로를 함께 실험하기 좋은 LLM 실행 프레임워크

평가 없음

버전 AI 도구 최신 공개판

설치 방식 Python 서비스형

제공 공식 배포처

다운로드 17

python3 -m pip install sglang

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앱 AI·머신러닝 모델 실행·서빙 Python 외부링크

DeepSpeed

DeepSpeed는 로컬 모델 실행과 API 서빙, 추론 성능 점검에 잘 맞는 우분투용 AI 런타임입니다.

평가 없음

버전 AI 도구 최신 공개판

설치 방식 Python 서비스형

제공 공식 배포처

다운로드 14

git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed && cd DeepSpeed

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